5 manieren waarop automatisering het volledige potentieel van Business Intelligence en Analytics ontsluit

In een rapport van Harvard Business Review (HBR) werden 729 HBR-lezers ondervraagd om een ​​beter inzicht te krijgen in de uitdagingen waarmee organisaties worden geconfronteerd om wendbaar, innovatief, datagedreven en echt concurrerend te worden. Volgens het rapport zegt 86% van de respondenten dat het "erg belangrijk" is om nieuwe waarde en inzichten uit bedrijfsgegevens te halen. En 75% zegt dat het "essentieel" is om bruikbare informatie te leveren aan werknemers in de hele onderneming.

Het is duidelijk dat het essentieel is voor de meeste organisaties om meer waarde te halen uit data, betere beslissingen te nemen en er sneller naar te handelen.

Of u nu al op weg bent naar een volledig datagestuurde organisatie, of nog maar aan het begin van uw reis staat, we hebben vijf manieren geïdentificeerd waarop automatisering u kan helpen het volledige potentieel van uw analyses en business intelligence (BI) te realiseren:

1. Verbeter de gegevenskwaliteit

2. Analyseer gegevens van elk systeem

3. Onderneem actie wanneer en waar u beslissingen neemt

4. Gebruik BI-gegevens in complexe bedrijfs- en IT-procesautomatiseringen

5. Democratiseer BI door middel van geautomatiseerde rapporten

1. Verbeter de gegevenskwaliteit

Het gebruik van slechte data in voorspellende modellen en analyses kan leiden tot het verlies van vertrouwen van uw BI-consumenten en een grote financiële impact hebben op uw bedrijf. Volgens een Smarter with Gartner-artikel wordt de gemiddelde financiële impact van data van slechte kwaliteit op de organisatie geschat op gemiddeld $15 miljoen per jaar.

Gegevensvoorbereiding is een belangrijke stap om problemen met de gegevenskwaliteit te identificeren voorafgaand aan de analyse en om gegevensherstel te vergemakkelijken. Volgens Forbes besteden "datawetenschappers ongeveer 80% van hun tijd aan het voorbereiden en beheren van gegevens voor analyse", waardoor slechts 20% van hun tijd voor analyse overblijft.

Het automatiseren van het verzamelen, opschonen en herstellen van gegevens kan de tijd die analisten besteden aan het voorbereiden van gegevens aanzienlijk verminderen. Eigen producten zoals Tableau Prep zijn speciaal gebouwd om taken zoals het verzamelen, opschonen en labelen van gegevens te automatiseren.

Robotic process automation (RPA) biedt een snelle, betrouwbare manier om gegevens uit meerdere systemen te extraheren, initiële kwaliteitscontroles uit te voeren en gegevens samen te voegen in een enkel bestand of rapport, klaar voor voorbereiding en analyse.

Zo gebruikt ONCE, een liefdadigheidsinstelling in Spanje die mensen met een visuele beperking ondersteunt, RPA om de voorraden van loten te volgen die zijn verdeeld over 28 distributiecentra. Met behulp van UiPath-softwarerobots om in te loggen op het systeem, de vereiste gegevens eruit te halen en in een hoofdrapport in te voeren, kan ONCE deze taak nu in een fractie van de tijd uitvoeren die het vroeger kostte. Menselijke betrokkenheid wordt tot een minimum beperkt, er is alleen nog een laatste controle en toezicht nodig. Het genereren van rapporten gebeurt nu wekelijks in plaats van maandelijks en werknemers hebben extra tijd om zich te concentreren op taken met een hogere waarde.

Naast het extraheren en voorbereiden van gegevens, kan automatisering een even belangrijke rol spelen bij het verbeteren van de onderliggende gegevenskwaliteit door fouten te vermijden die worden veroorzaakt door handmatige gegevensinvoer.

RPA ondersteunt een groot aantal repetitieve taken om ervoor te zorgen dat de gegevenskwaliteit hoog blijft en tegelijkertijd geavanceerde processen zoals het digitaliseren en verzamelen van gegevens te automatiseren. Gegevensextractie uit documenten en gegevenssynchronisatie zijn twee populaire manieren om gegevensbeheer te automatiseren.

Brent Council in het Verenigd Koninkrijk (VK) gebruikt bijvoorbeeld RPA om hun huurwijzigingsproces te automatiseren, van een proces dat voorheen veel handmatige inspanning vergde om vast te leggen en bij te werken. Medewerkers beschreven het handmatige proces als "geestdodend" en het leidde onvermijdelijk tot fouten in de gegevens. De gemeente automatiseerde het proces met UiPath en rolde het binnen zes weken uit. Een enkele huurwijziging die een personeelslid vroeger meer dan vier minuten kostte om handmatig te verwerken, duurt nu minder dan 40 seconden.

Dit project is zo succesvol geweest dat veel andere teams in Brent Council hebben gevraagd om RPA in te zetten voor hun gegevensopschoningsactiviteiten, waardoor up-to-date en nauwkeurige informatie in de kernbedrijfssystemen wordt gegarandeerd. Lees het volledige verhaal om meer te weten te komen over de vele manieren waarop Brent Council automatisering gebruikt.

2. Analyseer gegevens van elk systeem

Organisaties over de hele wereld blijven vertrouwen op legacy-systemen en bedrijfskritieke bedrijfsapplicaties die geen API's hebben, zoals mainframes. Volgens een wereldwijd mainframe-marktrapport bevindt "70% van de bankbedrijfsgegevens zich nog steeds op het mainframe." En de wereldwijde mainframemarkt blijft groeien. Maar het extraheren van die gegevens voor analyse kan een hele uitdaging zijn en vereist vaak handmatig werk.

Met RPA kunt u het gegevensbereik van BI- en analytische tools uitbreiden naar legacy-systemen, gevirtualiseerde omgevingen en systemen zonder API's. Automatisering kan helpen, of u nu kernbankinformatie wilt extraheren en analyseren of wisselkoersgegevens van een website wilt verzamelen in een formaat dat analytische tools kunnen begrijpen.

Brent Council gebruikt ook RPA om gegevens van hun oude systemen naar hun nieuwere digitale systemen te stromen:

Bovendien kan door kunstmatige intelligentie (AI) aangedreven RPA ongestructureerde gegevens zoals e-mails, pdf's, afbeeldingen, handschrift en gescande documenten voor analyse door elkaar halen. De ongestructureerde gegevens worden geconsolideerd in één enkele gegevensbron, zoals een line-of-business systeem, spreadsheet of database, en zijn onmiddellijk klaar voor analyse.

De Hollard Group, een Zuid-Afrikaanse verzekeraar, deed precies dat. Het bedrijf, dat jaarlijks 1,5 miljoen e-mails ontvangt van verzekeringsmakelaars, verwerkte elke afzonderlijke e-mail en bijlage handmatig om de context te identificeren en de inhoud te classificeren. Dit proces vereist een hoge nauwkeurigheid en moet strikt voldoen aan service-level agreements (SLA's) en regelgevende en wettelijke bepalingen.

Het bedrijf implementeerde een end-to-end automatiseringsoplossing om de snelheid en nauwkeurigheid van het proces te verbeteren. De oplossing omvatte machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP), intelligente optische tekenherkenning (OCR) en analysemogelijkheden in een enkele gebruikersinterface.

De Hollard Group bespaart 2.000 werkuren per week en verlaagde de kosten per transactie met 91%. De verwerking wordt in realtime uitgevoerd, waarbij 98% van de gevallen autonoom wordt afgehandeld door robots, 600% keer sneller dan voorheen.

3. Onderneem actie wanneer en waar u beslissingen neemt

Beslissingen omzetten in acties is de laatste stap van de analysepijplijn. Hier handelt de kenniswerker op basis van de analyse die door zijn BI-platform is geproduceerd.

Een recent Forbes-artikel zegt het het beste:"Het idee om business intelligence te bieden waar en wanneer dit het meest verhelderend is, is ongelooflijk overtuigend. Maar het vooruitzicht om gebruikers in staat te stellen onmiddellijk te reageren op deze inzichten is nog krachtiger.”

Toonaangevende analyseplatforms beginnen oproepen tot actie met één klik op te nemen naast de gerelateerde analysedashboards, terwijl ze gebruikmaken van informatie uit de BI-tool om downstream-bedrijfsprocessen te activeren.

Stel je bijvoorbeeld een supply chain-analist voor die voorraadgegevens beoordeelt in een Tableau-dashboard. De voorraadniveaus worden gemarkeerd als te laag voor een bepaald artikel. De analist kan een aankoopverzoek activeren om het voorraadartikel dat moet worden aangevuld rechtstreeks vanuit het Tableau-dashboard opnieuw te bestellen. Evenzo kan een IT-systeembeheerder een softwarerobot starten om een ​​incident te onderzoeken zonder het dashboard voor IT-servicebeheer te verlaten.

En voor zeer gestructureerde use-cases met een laag risico kan automatisering de downstream-bedrijfsprocessen rechtstreeks vanaf het analyseplatform initiëren. Het wordt bijvoorbeeld eenvoudig om de dagelijkse taak van het verzenden van marketing-e-mails naar een lijst met klanten die door het reguliere analyseproces worden geïdentificeerd, te automatiseren.

Naast deze use-cases is de toepassing voor organisaties verreikend. Alleen al bij het beheer van de toeleveringsketen kunnen voorraadbeheerders, logistieke teams, leveranciers, financiën en boekhoudteams hiervan profiteren.

4. Gebruik BI-gegevens in complexe bedrijfs- en IT-procesautomatiseringen

Organisaties omarmen analytics en datawetenschap om inzicht te krijgen in hun bedrijf en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. BI-gegevens kunnen ook leiden tot betere beslissingen als onderdeel van een geavanceerde zakelijke workflow.

Het extraheren van gegevens uit uw BI-systeem vereist (in de meeste gevallen) handmatige extractie of nieuwe code. Maar met RPA kan BI-gegevensextractie snel worden geautomatiseerd.

Financiële afdelingen kunnen bijvoorbeeld rapporteren en actie ondernemen op factuurbetalingen die hun maximale betalingstermijn bereiken. Met behulp van informatie uit het automatisch gedownloade BI-rapport kan een RPA-robot herinneringen en escalaties automatiseren om ervoor te zorgen dat de betaling binnen de betalingstermijnen wordt uitgevoerd.

Informatie over IT-assets, inclusief asset-eigenaren en gebruiksstatistieken, die worden bijgehouden in rapporten, kan eenvoudig worden geëxtraheerd door een UiPath-robot en worden gebruikt voor IT-onderhoud en assetbeheer. IT-automatisering met UiPath stroomlijnt uitdagende taken zoals het patchen van kritieke servers en het vergroten of verkleinen van IT-bronnen op basis van realtime vraaganalyse.

Deze kernprocessen voor IT-beheer worden verder geoptimaliseerd door UiPath met kant-en-klare activiteiten die de ontwikkeling versnellen en de inspanning voor het onderhouden van workflowautomatiseringen verminderen.

Door BI-gegevensextractie te automatiseren en die gegevens vervolgens in uw complexe bedrijfsprocessen te gebruiken, kan uw organisatie snellere en betere beslissingen nemen.

5. Democratiseer BI door middel van geautomatiseerde rapporten

Automatisering kan helpen bij het democratiseren van business intelligence, waardoor het delen en consumeren van inzichten over uw bedrijf in de hele onderneming wordt gestroomlijnd. Stel je voor dat je de dag begint met een samenvatting waarin rapporten en datavisualisaties worden gecombineerd van alle verschillende plaatsen waar de informatie zou kunnen 'leven'. Deze inzichten hebben betrekking op onverwachte veranderingen in uw klantgedrag, demografie en conversiepercentages. En u krijgt de mogelijkheid om actie te ondernemen en uw key performance indicators (KPI's) te verbeteren.

Met RPA kan uw bedrijf dagelijkse rapportages hebben en tegelijkertijd tijd besparen, de productiviteit verbeteren en de nauwkeurigheid vergroten:

• Gegevensexport automatiseren

• BI-dashboards of -rapporten samenstellen in verbruiksformaten zoals PDF's en Microsoft PowerPoint

• Distributie via kanalen zoals e-mail, Slack of Microsoft Teams

Geautomatiseerde rapporten kunnen worden gegenereerd met een regelmatige, voorspelbare frequentie, zoals elke maandag, en kunnen ook worden geactiveerd door bepaalde gebeurtenissen, zoals een logistieke achterstand die is toegenomen tot een kritiek niveau dat moet worden opgelost.

Een bedrijf maakt bijvoorbeeld gebruik van RPA om de nauwkeurigheid van hun winst- en verliesrapportage (P&L) te stroomlijnen en te verbeteren. Elke dag wordt een UiPath-robot geactiveerd om de vereiste gegevens te verzamelen, te valideren en het eindrapport te genereren. De robot e-mailt deze rapporten vervolgens naar het frontofficeteam voor beoordeling voordat ze worden geüpload naar de webapplicatie van het hoofdkantoor.

Door BI te democratiseren door middel van automatisering, kunt u uw bedrijfsanalisten en leidinggevenden bevrijden van het besteden van hun tijd aan het doorzoeken en verkennen van gegevens. In plaats daarvan richten ze zich op het nemen van de juiste beslissingen voor het bedrijf op basis van wat hun gegevens hen vertellen.

Haal meer waarde uit uw gegevens, handel sneller en neem betere beslissingen

Door automatisering toe te passen op BI-gegevens met behulp van de vijf manieren die in dit artikel worden besproken, kunnen uw mensen zich concentreren op het nemen van betere beslissingen, sneller handelen op basis van gegevensgestuurde inzichten en uw bedrijf kostbare fouten besparen.

Lees meer over hoe UiPath-robots kunnen reageren op gegevensgestuurde inzichten en de besluitvorming kunnen versnellen, rechtstreeks vanaf analyseplatforms zoals Tableau-dashboards, met native integraties.

En ontdek hoe analyses uw automatiseringsprojecten kunnen helpen om de bedrijfsresultaten beter op elkaar af te stemmen.